的、可量化的改进目标。  D (Do/执行): 将改进措施（如工艺参数调整、供应商物料变更）下达到 MES 和 SCM 系统中执行。  C (Check/检查): 利用易知微 EasyV 打造的全景质量驾驶舱，实时监控改进措 施执行后的关键质量指标（KPIs），如外购件不良率（PPM）、整车直行率 （FTT）、市场投诉率等，并与预设目标进行对比，评估改进效果。  A (Act/处理): 如果效果显著，则将新的工艺或标准固化到 — 初期，应精心选择那些战略价值高、业务痛点明确、数据基础相对成熟、且成果易于 衡量的核心业务场景作为切入点。例如，可以从高层管理者最为关心的集团经营分析 入手，快速打造能够体现数据价值的“驾驶舱”应用。通过在具体场景中打通数据、 构建模型、实现赋能，不仅能够为企业创造可感知的业务收益，更能通过“样板间” 的示范效应，赢得管理层和业务部门的信任与支持，为后续在全业务链路的推广铺平 道路 到端价值闭环。通过这个 试点项目，快速向上层管理者证明数智化转型的巨大价值，从而树立标杆，为后续的 全面推广建立信心和方法论。  核心目标: 以“管理”域为试点，成功上线“集团战略经营分析驾驶舱”，实现对 集团核心经营指标的实时监控与多维分析，为高层决策提供数据支持。  核心动作: 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 74 —  “管理”域顶层设计落地实施:

件导入使用。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 122 EasyBIM 集成 BIM 领域成熟厂商技术能力，从建筑全生命周期信息出发，借助数字孪生可视化 驾驶舱进行信息分析和集成可视化，形成从数据采集、汇总、处理、分析到展示的全过程 流通，助力客户轻量化建立基于 BIM 的数字化管理系统。 EasyBI 帮助企业构建自上而下的决策分析体系，面向企业提供全场景数据消费式 2）解决方案 数字孪生智慧燃气管控一体化平台致力于提供城市燃气运行运营数字化的全面解决 方案，引入包括 AI、数字孪生、云计算，大数据等技术，构建覆盖全业务链的“数据中枢 +决策大脑”，搭建企业级数据驾驶舱，通过支持多维度数据融合与智能分析，实现了从 全局态势感知精准业务管控的闭环管理。助力管理层及相关业务部门快速洞察业务态势， 提升决策效率与管理水平，推动燃气企业向数智化转型。 该数字孪生智慧燃气管控一体化平台建设存在如下难点： 数字孪生世界白皮书(2025) 131 3）建设成果 系统借助轻量化 3D 引擎与数字孪生场景，成功实现安全监察、天然气、LPG 三部分 业务的数智化重构，成功为该大型能源搭建起集团级智慧驾驶舱，实现多业态的业务信息 整合。同时，通过聚焦于具体的业务使用场景并关联业务数据，支撑资源调配与策略调整， 提升跨部门协同决策效率，实现企业运营成本降低并显著提升管理决策效率，全面推动传 统燃气业务向数智化转型。

智慧水利综合智治应用工程 .....................................................................57 2. 渔政运营管理决策驾驶舱 ........................................................................ 63 3. 港口运输作业一体化数字管理平台... 从单点分析到全局洞察：通过柱体集群分布，快速识别位移传播路径与诱因关联性； 从被动响应到主动干预：实时柱体变化驱动自动化巡检工单，实现“监测-预警-处置” 闭环管理。 2. 渔政运营管理决策驾驶舱 (1) 案例背景 水是生态文明建设的重要基石，流域作为水资源、生态环境和社会经济高度耦合的区 域单元，其管理水平直接关系到区域防洪安全、水资源可持续利用与水生态健康。随着我 国水利信息化水

仿真模型，可即时查询仓库库位状态，通过颜色区分便于识别。 整合仓库（吞吐量、分区利用率）、库存（周转率、库龄分布）、订单（履 约时效、波次处理量）等核心指标，以可视化图表形式动态呈现。 数据感知层——数据驾驶舱大屏 > 以 C-WMS 仿真模型为核心，实时查看仓库库位动态状态，并集成WES算法， 驱动 AGV、堆垛机等设备执行货物搬运任务 模型决策层——仿真模型 > 基于数字孪生底座，1:1 复刻物理仓库布局，将模型决策层的指令转化为可

织信息技术支撑学生综合素质评价试点，遴选 28 个省 的 38 个区域参与，覆盖 8000 余所中小学 400 多万名学 生，探索学生全流程、全要素评价改革的创新路径。人 工智能让管理决策更加科学，武汉理工大学建设校长数 字驾驶舱、AI 校长助理，科学掌握学校运行情况。 以人工智能改变科研范式。鼓励高校开展人工智能 赋能的科研范式变革。人工智能赋能自然科学方面，复 旦大学开发的伏羲气象大模型，成为全球首个针对新能

日不间断市场风险评估、指标和舆情监测、风险提示警示、风险处理等 全流程管控，有效防范和化解各类市场风险。研发国内首个欠费风险量 化算法模型，实现市场“逐日盯市”风险动态跟踪。建成风险智能监控 驾驶舱，实现各交易品种实时盯盘，市场绩效、交易行为等 30 余项指标 异常自动预警。推动全面风险管理体系落地实施，共向 120 余家售电公 司发出书面函询、2800 余家电力用户发出风险提示告知，各类市场风险、

值，形成毫秒级响应拦截机制。该 体系通过构建智能化反欺诈防线， 实现非持卡人伪冒交易及盗刷风险 资金拦截率达千万分之0.1的精准 防控水平 零售线条 构建战略经营决策分析平台， 打造移动端数据驾驶舱、总 分机构统一数据可视化门户 及场景化数据应用生态，实 现全岗位、全业务链、全场 景经营分析效能提升 信用评估服务 构建智能信用评估体系，通过利用AI处理多维度数据并捕捉行 为模式，结合BI的行业基准校准，形成复合评估模型，实现每

模块，从多渠道获取简历，进行打分和自动推荐； 简历入库，自动标签化管理。在系统中对标签进行定义后，系统在简历入库过程中，自动对简历进行标准化处理、 对齐字段内容、自动打标签； 智能人才盘点，实时可视人才驾驶舱。人才盘点不再需要大量人力投入，人才信息全貌、人力资本核心指标等 都以实时更新、数据仪表盘的方式显示，随时为管理者的业务决策提供信息支撑。 人才盘点智能化典型场景分析 AI + 人才管理，构建多维动态人才库

分析预测辅助业务决策 机器学习，策略自我优化 仿真模拟，寻找最佳业务策略 策略选择应用 业务策略库管理 策略选择 业务执行 指标管控 数据处理 业务预测 What if 分析 业务风险预警 管理驾驶舱 报表展示 数据管理 数据分析 业务风险预警 业务多维分析 业务流程监控 智慧供应链运营中心 订 单 ASN 消费品企业利用产供销协同有效整合商流、物流、信息流和资金流， 为制

协同智能层：构建多智能体协作网络，能够实现跨系统自主协商。 第三步：让系统越用越聪明（运营阶段） 智能系统需建立长效优化机制： 1) 模型迭代环：基于用户行为数据每周重训模型，通过灰度发布验证效果。 2) 成本驾驶舱：监控 Token 消耗与 GPU 利用率，动态切换性价比最优模型。 3) 安全防护网：AI 防火墙实时拦截恶意提示词攻击（如“忽略安全规则”类指令），定期扫描模型漏洞。 在智能化技术快速演进、